Обучение в условиях transfer learning для reinforcement learning между разными доменами

Обучение в условиях transfer learning для reinforcement learning между разными доменами

Transfer Learning (перенос знаний) в области Reinforcement Learning (RL, обучение с подкреплением) представляет собой набор методологий, направленных на использование знаний, приобретенных при решении одной задачи (источник), для ускорения обучения или повышения производительности агента на новой, но связанной задаче (цель). Особенно сложным и перспективным направлением является перенос между разными доменами (domain transfer), где исходная и целевая задачи различаются не только в постановке (например, разные цели или функции вознаграждения), но и в пространствах наблюдений и действий, а также в динамике окружающей среды. Это требует абстрагирования и выделения инвариантных, фундаментальных знаний, применимых за пределами конкретного симуляционного или физического контекста.

Основные концепции и определения

В рамках RL перенос знаний формализуется через различия между задачами. Задача в RL обычно описывается как Марковский процесс принятия решений (MDP), определяемый кортежем (S, A, P, R, γ), где: S — пространство состояний, A — пространство действий, P — функция переходов, R — функция вознаграждения, γ — коэффициент дисконтирования. При переносе между доменами один или несколько элементов этого кортежа существенно изменяются.

• Перенос на уровне представлений (Representation Transfer): Направлен на поиск такого пространства признаков (feature space), которое является инвариантным или общим для домена-источника и домена-цели. Это позволяет агенту понимать суть ситуации, независимо от конкретной сенсорной информации.
• Перенос на уровне политики (Policy Transfer): Заключается в адаптации уже обученной политики π(a|s) из исходного домена для использования в целевом. Это может включать тонкую настройку (fine-tuning) параметров политики или использование политики в качестве эксперта для обучения с подкреплением через имитацию (Imitation Learning).
• Перенос на уровне функции ценности (Value Function Transfer): Перенос оценок ценности состояний или пар «состояние-действие» (Q-value). Эти оценки, содержащие информацию о долгосрочной полезности, могут служить хорошей инициализацией для обучения в новой среде.
• Перенос на уровне моделей (Model Transfer): Перенос изученной динамики среды (функции переходов P) или функции вознаграждения (R). Особенно полезен в методах планирования на основе моделей (Model-Based RL).

Ключевые методы и подходы

Существует несколько стратегий для реализации переноса знаний между различными доменами в RL.

1. Обучение с инвариантными представлениями (Domain-Invariant Representation Learning)

Данный подход основан на идее обучения энкодера, который преобразует raw-наблюдения (например, пиксели) из разных доменов в скрытое представление, в котором распределения данных из исходного и целевого доменов становятся неразличимыми. Часто для этого используются adversarial-методы (GAN, Domain-Adversarial Neural Networks). Агент обучается на представлениях, а не на исходных данных, что позволяет ему игнорировать доменно-специфичные детали (текстуры, освещение, ракурсы) и фокусироваться на семантически важных аспектах.

2. Мета-обучение с подкреплением (Meta-Reinforcement Learning)

Meta-RL ставит целью обучить агента «учиться учиться». В процессе мета-обучения на множестве различных, но связанных задач (например, передвижение роботов с разной динамикой), агент приобретает внутренние индуктивные предпосылки или настраиваемые параметры, которые позволяют ему после нескольких шагов пробных взаимодействий (few-shot) быстро адаптироваться к совершенно новой задаче из того же семейства. Это эффективная форма переноса на уровне алгоритма.

3. Иерархическое обучение с подкреплением (Hierarchical RL, HRL)

HRL предлагает разложить задачу на иерархию подзадач. Высокоуровневая политика (менеджер) оперирует абстрактными целями или навыками (skills), которые выполняются низкоуровневыми политиками (работниками). Эти навыки, обученные в исходном домене (например, «взять предмет», «обойти препятствие»), часто являются переносимыми модулями. В новом домене достаточно переобучить или адаптировать высокоуровневую политику, координирующую эти универсальные навыки.

4. Отображение пространств состояний и действий (State-Action Space Mapping)

Когда пространства S и A в исходной и целевой задачах различны, необходим явный mapping (отображение) между ними. Это может быть hand-crafted функция, либо обучаемый модуль (например, еще один neural network). Например, для переноса с симуляции на реальный мир (Sim2Real) mapping может корректировать различия в динамике. Для переноса между разными роботами mapping может преобразовывать действия из пространства движений одного манипулятора в пространство движений другого.

Таблица: Сравнение подходов к переносу между доменами в RL

Метод	Основная идея	Преимущества	Недостатки	Типичные применения
Инвариантные представления	Обучение энкодера, «очищающего» данные от доменных особенностей.	Позволяет работать с raw-наблюдениями; сильная абстракция.	Сложность обучения; риск потери важной для задачи информации.	Sim2Real, смена визуального оформления игр.
Мета-обучение (Meta-RL)	Обучение на распределении задач для быстрой адаптации.	Крайне быстрое обучение на новом домене (few-shot).	Требует большого и разнообразного набора задач для мета-обучения.	Адаптация к поломкам робота, новым условиям окружения.
Иерархическое RL (HRL)	Разделение на переносимые низкоуровневые навыки и высокоуровневое планирование.	Модульность, повторное использование навыков, интерпретируемость.	Сложность автоматического выделения навыков; проблема нестационарности.	Робототехника, сложные стратегические игры.
Отображение пространств	Явное обучение функции перевода между доменами.	Прямолинейность, может использовать парные данные доменов.	Требует знания или возможности обучения mapping’а; не всегда применимо.	Перенос между разными роботами, адаптация динамики.

Проблемы и вызовы

• Отрицательный перенос (Negative Transfer): Ситуация, когда перенос знаний из исходной задачи ухудшает производительность на целевой задаче или замедляет обучение. Происходит, когда задачи слишком различны, и исходные знания вводят агента в заблуждение.
• Проблема соответствия (Alignment Problem): Сложность установления корректного соответствия между состояниями, действиями или концепциями в двух разных доменах, особенно при отсутствии парных данных.
• Разрыв в реализме (Reality Gap): В контексте Sim2Real — фундаментальные различия между идеализированной симуляцией и сложной, стохастичной реальностью. Шумы, трение, неточности моделей могут сделать политику, идеальную в симуляции, неработоспособной в реальном мире.
• Проблема оценки: Отсутствие стандартизированных бенчмарков и метрик для оценки эффективности методов переноса между доменами, что затрудняет сравнение различных подходов.

Практические применения

• Робототехника (Sim2Real): Обучение сложным навыкам управления (ходьба, манипулирование объектами) в симуляции с последующим переносом на физического робота. Используются методы рандомизации домена (Domain Randomization) для создания разнообразных симуляционных условий, что делает итоговую политику более робастной.
• Автономное вождение: Перенос политик, обученных в симуляторах дорожного движения (CARLA, SUMO), на реальные автомобильные платформы. Также включает адаптацию к новым городам, погодным условиям и типам дорог.
• Игры и игровые движки: Адаптация агентов, обученных в одной видеоигре (например, StarCraft II), к модификациям игры, изменению баланса или даже к другим играм с похожей механикой.
• Промышленный контроль и оптимизация: Перенос стратегий управления, обученных на упрощенной или цифровой модели установки (химический реактор, система кондиционирования), на реальный физический объект.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

В чем главное отличие transfer learning в RL от transfer learning в supervised learning?

В supervised learning перенос обычно фокусируется на статических признаках и классификаторах, а данные предполагаются независимыми и одинаково распределенными. В RL ключевая сложность заключается в учете временной зависимости и последовательного принятия решений. Переносимая информация часто связана с динамикой, долгосрочными последствиями действий (функция ценности) или самой структурой политики, а не только с признаками наблюдений. Кроме того, в RL агент активно влияет на сбор данных, что создает дополнительные сложности для переноса.

Всегда ли перенос из симуляции в реальный мир (Sim2Real) является переносом между разными доменами?

Да, это классический и один из самых сложных случаев переноса между доменами. Домен-источник (симуляция) и домен-цель (реальный мир) радикально различаются по своим MDP-параметрам: пространство наблюдений содержит артефакты рендеринга против реального шума сенсоров, функция переходов P является приближенной и детерминированной против стохастичной и сложной реальной физики, функция вознаграждения R может быть легко вычислена в симуляции, но недоступна напрямую в реальности.

Как бороться с отрицательным переносом (negative transfer)?

Существует несколько стратегий:

• Предварительная оценка связанности задач перед переносом.
• Использование не всех, а только наиболее общих и абстрактных знаний из исходной задачи (например, только низкоуровневые навыки в HRL).
• Применение прогрессивных стратегий, где перенос начинается с малого объема знаний, а его влияние постепенно регулируется в процессе обучения на целевой задаче.
• Мета-обучение, которое по своей природе учится отличать, какие знания подлежат адаптации.

Какие существуют открытые бенчмарки для исследования этой области?

Активно развиваются следующие бенчмарки:

• MetaWorld (для Meta-RL и multi-task learning) — набор манипуляционных задач для роборуки.
• DMC Remastered / DMControl — задачи управления из DeepMind Control Suite, часто используемые для тестирования визуального RL и методов Sim2Real.
• Procgen Benchmark — набор процедурно генерируемых игр для оценки обобщающей способности RL-агентов.
• RLBench — крупный бенчмарк для обучения с подкреплением и обучения с имитацией в робототехнике, содержащий множество задач для манипулятора в симуляции.

Является ли Domain Randomization методом transfer learning?

Да, Domain Randomization (DR) является превентивным (forward) методом переноса, а не адаптивным. Вместо того чтобы адаптировать политику, обученную в одном источнике, к цели, DR на этапе обучения в симуляции создает огромное разнообразие доменов-источников (меняя текстуры, освещение, массы объектов, коэффициенты трения и т.д.). Идея в том, что реальный мир будет воспринят агентом просто как еще один, невиданный ранее, вариант симуляции. Таким образом, политика обучается быть инвариантной к вариациям домена с самого начала, что облегчает ее развертывание в реальности.